Celem niniejszej pracy było poznanie współzależności pomiędzy wartością podatności magnetycznej gleb a zawartością metali ciężkich pochodzących z opadu pyłów miejsko-przemysłowych przy pomocy kilku komplementarnych metod statystycznych: analizy korelacji przy użyciu współczynników korelacji Pearsona i współczynników korelacji rang Spearman'a, regresji krokowej, testu niezależności ,,chi-kwadrat". Podstawą do obliczeń statystycznych było około 600 pomiarów zawartości As, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni i Pb, w górnej (20 cm) warstwie gleby z obszaru Górnośląskiego Okręgu Przemysłowego (GOP). Dane dotyczące zawartości metali ciężkich uzupełniono pomiarami niskopolowej specyficznej podatności magnetycznej (x) dokonanymi w tych samych próbach. Stwierdzono istnienie wyraźnej korelacji pomiędzy poziomem zanieczyszczeń antropogenicznych a wielkością mierzonej podatności, chociaż zależności te w glebie są na ogól skomplikowane. Najczęściej występują średnie na poziomie r = 0,5-0,7 i wysokie, na poziomie r = 0,7-0,9 korelacje pomiędzy wielkością podatności a zawartościami badanych metali. Stwierdzono, że badania zależności pomiędzy podatnością magnetyczną, a zawartością metali ciężkich nie powinny być oparte wyłącznie o wyznaczanie wspólczynnika korelacji Persona. Zastosowanie kilku komplementarnych metod statystycznych pozwala ocenić istniejące współzależności w sposób bardziej prawidłowy. Porównanie wartości wspólczynnika korelacji liniowej Pearsona oraz wspólczynnika korelacji rang Spermana wskazuje, że w zakresie stosowanej dokładności związki korelacyjne są liniowe. Podobnych wniosków dostarczają wyniki regresji krokowej wstecznej. Otrzymany model liniowy regresji wielokrotnej wyjaśnia prawie 80% zmienności podatności magnetycznej. Powyższe analizy statystyczne potwierdzają wcześniejsze spostrzeżenia, że magnetometria bazująca na pomiarach podatności magnetycznej gleb stanowi bardzo interesującą alternatywę dla innych metod w zakresie monitoringu zanieczyszczeń antropogenicznych gleby, a w szczególności zanieczyszczeń metalami ciężkimi.

Celem niniejszego opracowania było oszacowanie wpływu rodzaju drzewostanów na podatność magnetyczną i zawartości niektórych metali ciężkich w glebach leśnych. Badania prowadzone były na terenie starego parku w Pruhonicach (kolo Pragi) w Czechach. Na stosunkowo małym obszarze parku znajdują się skupiska różnych gatunków drzew, będące pod wpływem takich samych czynników naturalnych i antropogenicznych (typ gleby, podłoże geologiczne, klimat, odległość od źródeł emisji). Do badań wybrano pięć drzewostanów szpilkowych (sosna, świerk, świerk klujący, jodła, daglezja) i pięć drzewostanów liściastych (buk, dąb czerwony, dąb szypułkowy, grab, brzoza). W terenie pomierzono podatność magnetyczną oraz pobrano po dwie próby glebowe (30-cm tuby o przekroju 2,5 cm) oraz ściółkę leśną spod każdego drzewostanu. W laboratorium pomierzono podatność magnetyczną wzdłuż profili glebowych oraz określono zawartości metali ciężkich (Pb, Cu, Fe, Cd, Zn, Mn) w ściółce leśnej. Stwierdzono wysokie zawartości metali ciężkich w warstwie ściółki, jak również wysoki stopień korelacji między zawartością metali ciężkich a podatnością magnetyczną. Na podstawie uzyskanych wyników można wnioskować, że typ drzewostanu może mieć wpływ na zawartości metali ciężkich oraz podatność magnetyczną gleb leśnych. Wyższe wartości podatności magnetycznej zaobserwowano pod drzewostanami iglastymi. Jedynie w górnej warstwie gleby (0-1 cm) średnia podatność magnetyczna mierzona w terenie była wyższa dla drzew liściastych, na co wpływ mógł mieć świeży opad liści, ponieważ badania prowadzono jesienią.

Coal is the main energy source in China, but its underground mining causes surface subsidence, which seriously damages the ecological and living environments. How to calculate subsidence accurately is a core issue in evaluating mining damage. At present, the most commonly used method of calculation is the Probability Integral Method (PIM), based on a normal distribution. However, this method has limitations in thick topsoil (thickness > 100 m), in that the extent of the calculated boundary of the subsidence basin is smaller than its real extent, and this has an undoubted impact on the accurate assessment of the extent of mining damage. Therefore, this paper introduces a calculation model for surface subsidence based on a Cauchy distribution for thick topsoil conditions. This not only improves the accuracy of calculation at the subsidence basin boundary, but also provides a universal method for the calculation of surface subsidence.